Adam Engst explains why AI software development should be approached as an evolution, starting with safe, verifiable data analysis, advancing to simple scripts, and eventually building applications. He distinguishes programming from development, arguing that non-programmers can act as product managers who direct AI, demand security checks, define requirements, and create software tailored to problems existing apps do not solve. (3)
According to a new paper published this week in the Proceedings of the National Academy of Sciences, some of the smallest bees studied have photoreceptors as sharp as those of much larger honeybee drones.
Existem diversos aplicativos de notas, dos mais variados estilos e para todos os gostos: desde aqueles baseados em bancos de dados ou mapas mentais, até simples processadores de texto. Entre eles, há os apps de notas livres, que procuram simular um caderno ou fichário não só para tornar a interface familiar, como também para alcançar usuários que desejam usufruir de uma ferramenta de escrita à mão.
Esse é o caso de um dos apps mais populares nesse meio: o Notability, sobre o qual trataremos neste artigo. Mais especificamente, exporei minhas experiências utilizando-o com o Apple Pencil (de primeira geração) e um iPad (9ª geração).
Interface e personalização
Um dos aspectos que mais me agradou no aplicativo foi sua interface simples e intuitiva. Ele oferece diversos temas e combinações de cores que agradarão aos cromófilos, mas gostei bastante do visual padrão/básico, tanto no modo claro quanto no escuro.
A página inicial é bem organizada e, após a versão 16, ficou ainda melhor. Antes, a organização era feita por Subjetos (uma tradução bastante infeliz para Subjects) e Divisores. Agora, tudo foi simplificado para pastas e subpastas. A funcionalidade continua exatamente a mesma, mas a nova organização é muito mais intuitiva e fácil de compreender. Além disso, cada pasta recebe uma cor diferente, o que deixa tudo mais organizado e agradável visualmente.
Na barra lateral esquerda ficam as configurações, a busca, todas as suas notas e a Galeria, onde é possível encontrar templates disponibilizados tanto pela comunidade quanto pela própria equipe do Notability.
Na seção Notas, todas ficam reunidas e podem ser filtradas por Recentes, Favoritos e Não arquivados. Tanto ali quanto dentro das pastas, é possível ordenar as notas por data de modificação, data de criação ou nome. Apenas senti falta da possibilidade de reorganizá-las manualmente.
Partindo para o que realmente importa: a nota. Nela, a personalização é ainda maior. Ao criar uma nova nota, você pode começar com a folha em branco ou optar por diferentes cores e layouts. O app sugere alguns: linha, grelha e ponto (isto é, pautado, quadriculado ou pontilhado), mas também é possível escolher alguns dos modelos disponíveis na Galeria ou enviar o seu próprio em Meus Modelos » Importar.
O aplicativo ainda permite definir um modelo padrão para todas as novas notas. Como essa opção não é muito fácil de encontrar, seguem as instruções: na página inicial, vá em configurações (engrenagem no topo) e depois em Editor de Notas » Modelo. Escolha então uma das opções do app — ou crie o seu próprio em Meus Modelos.
O único detalhe é que não existe uma opção para transformar uma nota já existente em modelo. Se quiser, será preciso exportá-la e importá-la como PDF ou imagem — um processo que poderia ser muito mais simples se tivesse uma opção como “Adicionar aos Modelos” (sigo esperançosa de que a equipe implemente isso a qualquer momento).
A barra de ferramentas — que, inicialmente, aparece no topo da nota — também é bastante personalizável. Os itens nela podem ser reorganizados, duplicados ou ocultados, e a própria barra pode ser movida para qualquer canto da tela: esquerda, direita ou parte inferior. Dependendo da forma como você segura o iPad ou escreve, basta arrastá-la para que ela deixe de atrapalhar a visualização da página.
Por fim, há uma pequena barra discreta com comandos para desfazer, refazer e compartilhar, além de acesso às configurações, à visualização das páginas e ao recurso Learn, sobre o qual falarei mais adiante.
No dia a dia, a simplicidade da interface ajuda a manter o foco no conteúdo, sem distrações. Ao mesmo tempo, usuários novos talvez levem algum tempo para descobrir alguns recursos mais avançados, já que certas opções ficam escondidas em menus pouco intuitivos.
Principais recursos
Para quem não é fã do modelo de assinaturas, é fácil torcer o nariz inicialmente. No entanto, desde que comecei a usá-lo, em 2023, o aplicativo evoluiu bastante.
Além de aprimorar ferramentas já existentes, a equipe passou a lançar atualizações frequentes — principalmente na área de inteligência artificial, sinal de que os desenvolvedores se esforçam para entregar uma experiência cada vez melhor. Antes de falar da IA, porém, vale conhecer os recursos que fazem parte da experiência básica.
Ferramentas fundamentais
No básico, o Notability faz muito bem o que se propõe. A escrita é feita por meio de três ferramentas principais: lápis, caneta e marcador. Todas permitem modificar cor e espessura, enquanto as duas últimas também oferecem estilos como linha contínua, tracejada ou pontilhada, além de diferenciação de pressão.
A princípio, o app sugere algumas cores, mas é possível escolher qualquer uma no seletor de cor (com suporte a códigos hexadecimais) e salvá-la para que permaneça na sua paleta.
Naturalmente, você também encontra uma borracha, que pode apagar apenas uma área específica ou remover automaticamente um traço inteiro.
Além da escrita manual, o Notability permite inserir textos digitados em qualquer ponto da página, com opções básicas de formatação, como títulos, negrito, itálico, hiperlinks e listas.
Nos meus testes, copiar e colar textos funcionou bem na maior parte do tempo. Encontrei apenas um comportamento curioso ao importar conteúdos do Canva: a ordem dos elementos foi alterada, o título acabou sendo enviado para o final do texto e as listas perderam seus marcadores; fora isso, funcionou corretamente.
Entre todos os recursos tradicionais do aplicativo, talvez o Zoom seja um dos mais engenhosos. Ao ativá-lo, uma pequena janela delimita a região da página em que você está escrevendo, enquanto uma área ampliada aparece na parte inferior da tela. Isso permite escrever em tamanho reduzido sem perder precisão nem precisar aumentar constantemente o zoom da página.
O bacana é que o recurso acompanha automaticamente a escrita. Conforme você avança, a janela também avança; ao chegar ao final da linha, ela passa para a seguinte sem que seja necessário mover a página manualmente. Para quem precisa de agilidade nas anotações (como em uma aula, por exemplo), isso torna a escrita surpreendentemente fluida.
Além dessas funções, o aplicativo oferece régua, ponteiro laser, fita adesiva, multimídia e gravação de áudio.
A régua funciona exatamente como esperado: basta posicioná-la sobre a página e desenhar próximo dela para que o traço seja automaticamente alinhado. Vale chamar atenção para apenas um detalhe importante: ela serve para criar linhas e formas retas, não como apoio para melhorar a caligrafia.
Já o ponteiro laser foi pensado para apresentações. É possível escolher diferentes cores e decidir se o ponteiro deixa ou não um rastro durante o movimento.
A fita adesiva é outro recurso simples, mas extremamente útil. Ela funciona como um marca-texto que esconde o conteúdo abaixo dele até ser tocado. Na prática, isso pode ser interessante para estudantes testarem seus conhecimentos: ao esconder informações, podem forçar o cérebro a lembrar o que está embaixo da fita e depois verificar se acertaram.
Na ferramenta Multimídia, o Notability permite inserir fotos na hora, imagens da galeria, GIFs, adesivos personalizados (que você pode criar e salvar, ou escolher em uma vasta galeria) e notas adesivas (Post-its). Gostei especialmente da implementação do último: quando você escreve sobre eles, o texto passa a fazer parte da nota adesiva, permitindo redimensioná-la ou movê-la sem deformar o conteúdo.
Embora o aplicativo aceite GIFs animados, ainda não é possível inserir vídeos diretamente nas notas. Como alternativa, ao adicionar uma URL, o Notability oferece o recurso “Criar recorte da Web” (“web clip”), que cria rapidamente uma captura da página vinculada. Assim, uma miniatura da página é adicionada como referência dentro da nota.
Por fim, uma funcionalidade bastante prática é a possibilidade de duplicar (ou remover) ferramentas. Em vez de trocar de cor ou espessura sempre que precisar, manter várias canetas já configuradas na barra de ferramentas traz mais praticidade, então você apenas alterna com um toque. Toda essa barra também pode ser reorganizada conforme sua preferência, escondendo recursos que você utiliza menos.
Gravação e recursos de IA
Desde que comecei a usar o Notability, nenhum aspecto evoluiu tanto quanto seus recursos de inteligência artificial. A gravação de áudio, que já era uma ferramenta excelente, se tornou um conjunto bastante completo de funcionalidades graças à IA.
Inicialmente, o recurso captava o áudio juntamente com a sua escrita. Depois, ao reproduzir a gravação, os manuscritos vão “ganhando cor” conforme aquele trecho do áudio é reproduzido. Na prática, isso facilita muito revisões de aulas ou reuniões, porque fica fácil localizar exatamente o contexto em que determinada anotação foi feita.
Depois, o recurso passou a oferecer também transcrição automática dos áudios. Nos meus testes, ela funcionou bem na maior parte do tempo, embora ainda apresente algumas dificuldades com nomes próprios ou trechos extraídos de vídeos e outras fontes externas.
Com a chegada do Notability Learn, conjunto de recursos de IA do app, as gravações foram levadas a um outro nível. No plano Pro, a transcrição pode acontecer em tempo real (Live Transcript), o que funcionou bem até com mais de um idioma sendo falado. Curiosamente, quando a gravação termina, o aplicativo escolhe apenas um idioma principal para gerar a transcrição final, ignorando os demais. É um detalhe pequeno, mas que pode fazer diferença para quem participa de reuniões ou aulas bilíngues.
Mas a IA vai muito além da transcrição. Com o Learn, o app analisa o conteúdo completo da nota (incluindo áudio, escrita à mão, textos digitados e PDFs importados) para gerar automaticamente resumos, flashcards, questionários, exercícios de preencher lacunas e atividades de associação (Mix & Match). Para quem estuda, isso é extremamente prático; mesmo que dê para fazer algo similar utilizando um chatbot de IA externo, estar tudo integrado nele é um grande diferencial.
Outro recurso interessante são as Smart Notes. Diferentemente dos resumos tradicionais, que são gerados depois da gravação, elas podem ser produzidas em tempo real a partir da transcrição, organizando automaticamente os principais tópicos da conversa. Gostei também da possibilidade de escolher em qual idioma essas notas serão exibidas — algo que pode ser bastante útil para quem estuda outras línguas.
O pacote inclui ainda o recurso Chat with your note (Converse com sua nota), que permite fazer perguntas sobre qualquer conteúdo presente naquela nota. A IA responde utilizando apenas as informações contidas ali, sem recorrer à internet ou a fontes externas.
Nos meus testes, o recurso funcionou muito bem para revisar conteúdos, embora ainda tenha algumas limitações importantes: o histórico das conversas não é sincronizado entre dispositivos e cada conversa fica restrita a uma única nota.
Outro recurso bastante útil são os Action Items. A IA consegue identificar tarefas automaticamente tanto a partir das gravações quanto do conteúdo escrito na nota, reunindo tudo em uma lista organizada. Testei o recurso em português e em inglês, e ele funcionou bem em ambos os idiomas.
Minha principal crítica ao conjunto de ferramentas de IA é a falta de edição. Se a transcrição estiver errada ou se um item de ação não fizer sentido, não há como corrigir. O mesmo vale para resumos, flashcards e questionários gerados automaticamente. Atualmente, a única alternativa é copiar o conteúdo para dentro da nota e editá-lo manualmente.
Por fim, vale mencionar que as gravações podem ser exportadas tanto junto com a nota (em PDF, incluindo os arquivos de áudio) quanto separadamente, no formato M4A.
Menções honrosas (e muito boas)
Há recursos do Notability que raramente aparecem nos reviews, mas que, no dia a dia, acabaram fazendo uma diferença enorme para mim! O primeiro deles foi uma surpresa bastante agradável: a barra lateral “escondida”.
Enquanto você está em uma nota, um gesto simples de arrastar do canto esquerdo para o centro revela uma barra lateral com toda a sua biblioteca de notas — você navega entre elas sem sair da página atual. Mais interessante ainda é que, ao arrastar uma dessas notas para a área principal, o Notability abre automaticamente uma visualização em tela dividida (split view) dentro do próprio aplicativo, sem depender do multitarefa do iPadOS. Isso facilita bastante consultar uma anotação enquanto escreve em outra ou copiar informações entre documentos.
Outro recurso que merece destaque é a busca inteligente. Ela localiza textos digitados, manuscritos e até conteúdo presente em PDFs importados. Os resultados aparecem organizados por nota e, ao abrir qualquer um deles, o aplicativo já destaca automaticamente o trecho encontrado. Mesmo com uma biblioteca grande de documentos, a busca permaneceu rápida durante meus testes.
Para quem deseja utilizar o Notability no iPad como ferramenta de estudos, duas novidades recentes também são maravilhosas. A primeira é o suporte aos sumários de PDFs. Sempre que um documento possui um índice incorporado, o aplicativo passa a exibi-lo automaticamente, facilitando bastante a navegação por materiais mais longos.
A segunda são as Sessões de Estudo, um temporizador inspirado na técnica Pomodoro integrado diretamente ao aplicativo. É um recurso simples, mas que gostei muito de ver incorporado ao fluxo de estudos, já que evita a necessidade de recorrer a aplicativos externos para controlar o tempo de foco.
Por fim, dois pequenos detalhes que talvez passem despercebidos, mas fazem diferença depois de algum tempo de uso. O primeiro é o gesto de desfazer e refazer utilizando dois e três dedos, respectivamente — algo familiar para quem usa aplicativos como o Procreate e do qual sempre sinto falta quando uso o Pencil com o Notas (Notes).
O segundo é a possibilidade de ocultar completamente a barra de status do iPad, removendo relógio, bateria e outros indicadores da tela. Pode parecer um detalhe bobo, mas ajuda a criar uma sensação maior de imersão durante a escrita (e eliminar distrações).
Apple Pencil: experiência real
Utilizei o Notability com um Apple Pencil de primeira geração em um iPad de 9ª geração, então toda a minha experiência parte dessa combinação. Porém, se você tiver um dos modelos mais recentes, como o Pencil de segunda geração ou o modelo Pro, certamente aproveitará ainda mais o app com recursos como o toque duplo, o gesto de apertar, feedback tátil e o Cursor (hover), todos compatíveis com o app. Infelizmente, não tive como testá-los.
No que eu pude testar, o desempenho foi excelente com o lápis da Apple. A resposta é fluida e precisa, com latência baixa o suficiente para a escrita parecer natural. A rejeição de palma funciona muito bem, possibilitando apoiar a mão na tela tranquilamente sem se preocupar com toques acidentais ou interrupções durante a escrita.
A sensibilidade à pressão também merece elogios. Além de funcionar com o modo caneta e marcador, no modo lápis o app reconhece a inclinação do Apple Pencil, simulando o efeito esfumaçado e produzindo sombreados com pressões variadas.
Com isso, mesmo que o foco do aplicativo não seja ilustrações, ele atende muito bem quem precisa fazer pequenos desenhos para complementar as anotações.
“Pencil sobre tela”, uma contribuição do meu marido
Outro recurso bacana é a conversão de escrita à mão. Por padrão, o aplicativo utiliza o idioma definido no dispositivo para reconhecer o texto, mas permite baixar pacotes de outros idiomas e escolhê-los manualmente durante a conversão — o que abre possibilidades interessantes para quem estuda línguas.
Gostei especialmente da forma como o processo foi implementado: antes de substituir a escrita manuscrita, o Notability mostra uma prévia com o texto reconhecido, permitindo revisar o resultado antes de confirmar a alteração. Testei convertendo textos em coreano e reconheceu bem. A única questão que encontrei foi o tamanho da fonte gerada; o app não preservou a escala original e a conversão ficou com um texto pequeno demais, mas é possível aumentar o tamanho depois, se você quiser.
Com as fórmulas matemáticas, o desempenho permaneceu o mesmo, bastante satisfatório. Pode ser uma verdadeira mão na roda para estudantes de exatas.
As funções e recursos do app são notáveis por si só (tanto que a empresa está disponibilizando vários desses gratuitamente na web). Entretanto, não há dúvidas de que a maior parte da experiência positiva vem do uso juntamente com o iPad e um lápis (ou caneta), seja o da Apple ou qualquer outra disponível no mercado.
Importação, exportação e compartilhamento
Embora o Notability seja voltado principalmente para anotações manuscritas, ele também faz um bom trabalho na importação e exportação de arquivos, oferecendo compatibilidade com diversos formatos.
Existem várias maneiras de importar documentos. É possível utilizar o menu de compartilhamento do iPadOS, arrastar arquivos diretamente para o aplicativo ou, em sua tela inicial, pressionar e segurar o botão “+ Nova” para acessar a opção de importação e escolher a origem do arquivo.
O aplicativo aceita imagens, PDFs, apresentações do PowerPoint e Keynote, além de planilhas do Excel. No caso das apresentações e planilhas, o conteúdo é convertido automaticamente em PDF, e funciona como uma espécie de template, permitindo que você faça anotações diretamente sobre ele.
Com imagens, porém, a experiência é um pouco diferente. Quando importadas para servir como modelo de página, elas aparecem pequenas e posicionadas no canto superior esquerdo da nota. Para utilizá-las como fundo, é preciso ajustar manualmente o tamanho usando a opção “Ajustar à página”. Se a intenção for usá-las como plano de fundo da nota, vale usar a opção de bloquear elemento para evitar que ela seja movida acidentalmente durante a escrita.
Quando a imagem é inserida como um elemento dentro de uma nota já existente, o comportamento é melhor: ela pode ser posicionada livremente e redimensionada normalmente, como seria esperado.
Na exportação, o Notability oferece praticamente todas as opções que se espera de um aplicativo desse tipo. As notas podem ser exportadas no formato nativo do aplicativo (NTB), em PDF, PNG ou JPEG. Também é possível incluir as gravações de áudio durante a exportação, que são salvas em arquivos M4A.
Outro recurso proveitoso é o compartilhamento por meio de links públicos — traduzido de maneira esquisita pelo aplicativo como Hiperligação. Ao gerar esse link, qualquer pessoa pode visualizar a nota diretamente pelo navegador, sem precisar ter uma conta no Notability. Expandindo ainda mais esse recurso, o app recentemente também passou a oferecer edição colaborativa em tempo real, ótima notícia para quem gostaria de utilizá-lo em grupo.
Naturalmente, continuam disponíveis as opções tradicionais de compartilhamento do iPadOS, permitindo enviar notas por email ou salvá-las em serviços como iCloud, Google Drive, Dropbox e praticamente qualquer outro aplicativo compatível com a folha de compartilhamento do sistema.
Screenshot
Sincronização e backup
A sincronização entre dispositivos da Apple acontece por meio do iCloud, que é o método recomendado pelo próprio Notability para manter todas as notas atualizadas entre os aparelhos. Vale lembrar que, ao apagar uma nota pelo iCloud, ela também será removida do aplicativo e vice-versa. Por isso, o ideal é sempre gerenciar suas notas diretamente pelo app, para evitar excluir algo acidentalmente.
Falando em iCloud, uma vantagem pouco conhecida é o histórico de versões. Conforme você edita uma nota, versões são salvas periodicamente no iCloud e podem ser restauradas caso algo dê errado.
Para acessá-las, basta tocar nos três pontos para abrir as configurações, pressionar onde aparece o nome da nota e escolher “Histórico de Versões na iCloud”. Obviamente, para tal é preciso que a nota já esteja sincronizada e tenha pelo menos uma versão anterior já salva. Um detalhe importante é que a versão restaurada é salva como uma nota separada, não substituindo a versão mais recente.
Além da sincronização pelo iCloud, o Notability oferece um sistema independente de backup em serviços de terceiros como Google Drive, Dropbox, Box, OneDrive e servidores WebDAV. A diferença é que, enquanto o serviço da Apple mantém todas as alterações sincronizadas entre seus dispositivos, o backup serve apenas como uma cópia de segurança. Ou seja, apagar uma nota no aplicativo não remove automaticamente sua cópia armazenada no Google Drive, Dropbox ou outro serviço — e vice-versa.
Quanto ao formato do backup, também há certa flexibilidade. É possível salvar as notas no formato nativo do Notability, preservando todos os elementos editáveis, incluindo as gravações de áudio, ou optar por PDFs simples ou PDFs acompanhados dos arquivos de áudio em formato M4A, compactados em um arquivo ZIP.
Compatibilidade e preços
Embora o foco deste review tenha sido a experiência no iPad com o Apple Pencil, o Notability também está disponível para iOS, macOS e até visionOS. Há ainda uma versão web (ainda em beta), disponível em notability.com/app, que permite visualizar e editar notas, embora com algumas limitações.
Starter (gratuito): notas ilimitadas, acesso às ferramentas de edição, mas com um limite mensal de alterações (a empresa não divulga exatamente qual é esse limite). Após atingi-lo, ainda é possível visualizar as notas normalmente, e o contador é renovado no mês seguinte. Segundo a empresa, as edições na versão web permanecem ilimitadas.
Lite (R$30/mês ou R$40/ano): inclui edições ilimitadas, backup em serviços de terceiros e acesso a mais de 20 mil templates.
Plus (R$40/mês ou R$80/ano): adiciona recursos de IA, como resumos automáticos, até 400 questionários e flashcards por mês, gravação e transcrição de áudio, além da busca em anotações manuscritas.
Pro (R$100/mês ou R$500/ano): reúne todos os recursos anteriores, e inclui Smart Notes em tempo real, transcrições ilimitadas, geração ilimitada de flashcards e questionários, além do recurso de conversar com suas notas.
Vale a pena?
Mesmo sendo possível utilizar o Notability no iPhone ou navegador, ele brilha mesmo é no iPad, especialmente quando combinado com um Apple Pencil (ou qualquer outra ferramenta de escrita que preferir).
Ao longo dos últimos anos, foram poucas as limitações que encontrei usando o app. Em mais de uma ocasião, inclusive, quando voltava para revisar este próprio review — ele foi criado ao longo de muitos meses —, percebia que alguns dos pontos que eu havia criticado já tinham sido corrigidos. Essa evolução constante transmite a sensação de que vale a pena investir em um app cujos desenvolvedores estão atentos ao feedback dos usuários e buscam sempre lançar melhorias.
Seja para estudos, trabalho ou organização pessoal, o aplicativo com certeza pode atender aqueles que buscam um lar para suas notas, principalmente quem usa o tablet da Maçã como ferramenta de anotações manuscritas. A interface é agradável, a escrita é excelente, os recursos evoluem constantemente e as funcionalidades de IA, embora ainda possam amadurecer, já agregam bastante valor ao aplicativo.
Como existe um plano gratuito (e edições ilimitadas pela web), minha recomendação é simples: experimente. Depois de algum tempo de uso, fica muito mais fácil entender se os recursos adicionais justificam a assinatura para o seu fluxo de trabalho. Então, “se jogue” na versão gratuita e seja feliz; se utilizar com frequência e achar valor, com certeza não se arrependerá do investimento!
iPad Pro de 13″
Cores: preto-espacial ou prateado Armazenamento: 256GB, 512GB, 1TB ou 2TB Vidro: convencional ou nano-texture Conectividade: Wi-Fi ou Wi-Fi + Cellular
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OpenAI has cut API prices for its GPT-5.6 Terra and Luna models by 20% and 80%, respectively, while also reducing the number of usage credits the models consume in ChatGPT Work and Codex, in an effort to effectively increase the amount of AI work enterprise subscribers can perform without paying more.
“Starting July 30, API pricing is $2 per million input tokens and $12 per million output tokens for Terra, and $0.20 per million input tokens and $1.20 per million output tokens for Luna,” the company wrote in a blog post.
Prior to this update, enterprise customers paid $2.50 per million input tokens and $15 per million output tokens for GPT-5.6 Terra. For Luna, pricing stood at $1 per million input tokens and $6 per million output tokens.
These lower prices and effective reduction in credit consumption, OpenAI said, are the result of improvements in serving efficiency that allow it to deliver “more intelligence per dollar” for its most advanced family of AI models.
The efficiency gains, the company added, stem from optimizations across its AI training and inference stack, including software and GPU infrastructure, with GPT-5.6 Sol helping optimize production GPU kernels used to run AI workloads and reduce inference costs without compromising model performance.
Enterprises likely to spend differently, not less
Analysts say the price cuts are less about reducing enterprise AI spending and more about lowering the cost of deploying AI at scale.
“For CIOs, the biggest impact is likely to be scaling AI adoption rather than simply cutting costs or lowering AI budgets. Lower prices make it easier to move pilots into production, expand AI across more employees and business processes, and economically deploy more complex agentic workflows that require multiple model calls,” said Pareekh Jain, principal analyst at Pareekh Consulting.
“Instead of shrinking AI budgets, most enterprises will reinvest the savings into higher AI usage, allowing agents to perform more reasoning, automation, and multi-step workflows while delivering more business value for roughly the same spend,” Jain noted, saying the likely outcome reflects the Jevons paradox, the economic principle that efficiency improvements often increase overall consumption of a resource rather than reducing it.
Echoing Jain’s view, Chandrika Dutt, research director at Avasant, pointed out that enterprise teams are likely to use the leeway from the pricing change to build increasingly sophisticated agentic workflows that were previously difficult to justify economically.
CIOs need flexible AI architectures to benefit
More broadly, CIOs should view OpenAI’s pricing update as yet another sign that inference costs are likely to keep falling over the next 24 months across model providers, such as Anthropic, Google, and Microsoft, with a sharp increase being unlikely.
“These price decreases are broadly sustainable in the long run. New chips, better software, and more efficient model designs will keep driving down the cost per token, and heavy competition makes big price hikes risky for any single provider and thus unlikely,” Jain pointed out.
For enterprises and their leaders, that should mean designing AI strategies that prioritize AI FinOps and flexible architectures so models can be swapped as price-performance continues to improve across vendors, Jain added.
The larger and more advanced model in the GPT-5.6 family, named Sol, though, is not undergoing any pricing changes. Instead, OpenAI has introduced a new Fast mode for the model, replacing Priority Processing in the API. Existing API requests tagged “priority,” though, will continue to work, it added.
Paleontologists have announced the discovery of a new fossil honeybee species that fills a long-standing gap in the evolutionary record of the genus Apis.
For nearly as long as the web has existed, web development has wrestled mightily with the right way to connect components over the network. This is the question of the remote API. It influences every aspect of the software we build. We sort of arrived at a tolerable compromise with JSON APIs. While these have their limitations, you have to appreciate their underlying simplicity.
But the advent of AI-enabled endpoints that can mediate intent is changing the basic workings of the internet. This change is gradually reawakening an old dream, the service-oriented architecture (SOA). This time around, with luck, we’ll finally gain the flexible, discoverable, and maintainable automated service discovery we’ve longed for. Fingers crossed.
Why old-school SOA failed
Let’s call this burgeoning influence of AI on web architecture SOA 2.0.
To understand why SOA 2.0 is different from SOA 1.0, we have to remember the trauma of the 2000s. (This may be painful but also cathartic.) The original dream of SOA was beautiful: a world where disparate business services—inventory, billing, shipping, you name it—could automatically discover each other, understand capabilities, and orchestrate complex tasks without human intervention.
To achieve this, we built a monument to complexity. We had SOAP (Simple Object Access Protocol) for messaging, WSDL (Web Services Description Language) to define contracts, and UDDI registries for service discovery. At the center of it all sat the Enterprise Service Bus (ESB), a massive piece of middleware that was supposed to route everything gracefully, seamlessly. In case you young’uns are confused, that is all based on XML.
By the time you were done understanding the infrastructure well enough to know how to do something, you had forgotten what you set out to do.
It failed. It was egregiously heavy. Just to do some simple thing like create a “New Item” endpoint, you immediately had to begin scaling a wall of rigid definitions.
Because computers historically required absolute, deterministic perfection, if a single XML tag in a SOAP envelope was missing, or if a service updated its WSDL without every client re-generating its stubs, the entire multi-million-dollar pipeline would violently unravel. Some of us may be familiar with a similar challenge in containerized microservices (like Kubernates), where trying to determine where in the mesh a problem originated is… awkward.
Classic SOA was a house of cards, too brittle to survive the fuzzy reality of the internet.
The typical JSON API of today is a reaction against SOA. (It may be an overreaction.) We abandoned SOA for the relative simplicity of REST, giving up on the dream of autonomous service orchestration in exchange for manual integrations that just work.
The new intention-to-execution middleware
A sea change is already happening with app-level architecture.
The effect of AI endpoints in an app’s service profile goes beyond just a new capability. It changes how the rest of the services work together. The overall effect is something like the app gaining an understanding of itself, and what it can do. This is not dissimilar to what WSDL was supposed to accomplish. But instead of a hard-coded descriptor, where some person had to keep what was available and what was described in sync, you now have a layer that can accept dynamically produced descriptors and unite them with fuzzy user intention and produce meaningful action.
You tie in AI endpoints to bridge between what the user is trying to accomplish, with the various strict capabilities available. These capabilities may exist within the app at the back end, at the front end, or at another service layer. The main thing is that there is a flexible AI layer that mitigates the need to hard-code the links between services.
In classic SOA, the contract was a rigid, unforgiving WSDL document. In modern common practice, the contract is a strongly coupled RESTful endpoint. In SOA 2.0, the contract has a hitherto unknown degree of flexibility, thanks to the natural language capabilities of an LLM.
When a user or a system expresses an intent—say, “Provision a new staging environment for the billing service”—the AI middleware doesn’t look for a hard-coded, point-to-point integration. Instead, it digests the intent and performs semantic routing, consulting a registry and selecting the appropriate tools. That registry, rather than a heavy UDDI, might be a vector database of available internal API endpoints, or a collection of available functions.
Modern LLMs equipped with function-calling capabilities act as the ultimate dynamic orchestrators. They read the JSON schema of a target REST API, understand its parameters, and dynamically map the user’s fuzzy, unstructured intent into a perfectly formatted JSON payload. If a field is missing, the LLM can either infer it from context or pause execution to ask the user for clarification.
The brittleness of SOA 1.0 is replaced by a shock absorber. If the target API changes a parameter name from customerID to clientId, the AI middleware can read the updated schema and adjust its mapping on the fly. No client code needs to be recompiled. No stubs need to be regenerated. The multi-million-dollar pipeline survives.
When software becomes smart
These are not just abstract ideas. I recently did my taxes, using a popular mainstream service that I will not name. I had several unusual and grumpy areas to deal with, including the new crypto regulations. It was not pretty.
But what I was most struck by was how dumb the software was, compared to the AI chatbot I was using to help guide me. I wanted to be able to tell the (stupid) software what I was trying to do. Such as “Carry my NOL from last year!” Or “I don’t know if I need a schedule K, you tell me!”
I don’t want another chatbot. I mean, I already have a good chatbot. I want the application to be well-integrated with AI services that understand the app, understand my current situation within the app, and meet me at the level of intent, applying the lessons learned by others who have used the same tools.
This kind of targeted, intelligent leveling up of intention is, from all I can see, the next stage of software development, and it is going to be massive.
Latency, non-determinism, and other challenges
We are trading the deterministic brittleness of classic SOA for the probabilistic fuzziness of SOA 2.0. And that trade is going to be demanded with ever more insistence by users. But it comes with a new set of trade-offs.
First, there is the latency tax. The old enterprise service bus was heavy to configure, but at run time, the messaging was just routed XML. Injecting an LLM into the critical path of an application adds hundreds of milliseconds, if not seconds, of latency. For asynchronous tasks or complex orchestrations, this is a welcome trade-off. For real-time, high-throughput microservices, it is a deal-breaker.
Second, there is the problem of non-determinism. We spent decades training ourselves (and our systems) to expect that given input A, a system will always produce output B. That deterministic equation was our bottom line faith. The intent layer doesn’t work that way. An LLM might route a request beautifully 99 times, then hallucinate a parameter on the 100th. Or it might choose an entirely different execution path based on a subtle shift in the user’s phrasing.
A third fly in the ointment is the so-called non-functional requirements, or NFRs. These are your pesky sidebar issues that refuse to be ignored, like security and reliability.
Security concerns are magnified by model capabilities like function calling (or “function passing”). If you pair a user’s desires with what the AI can do, and you then let the AI decide, what happens next is clearly an act of faith unless guardrails are put in place. These guardrails must go beyond typical web security (i.e., make sure important function calls are hardened on the server, not exposed on the client) and must be internalized by the AI or (more likely) imposed from a layer outside the AI. There are a number of ways to do this, varying in degree of power and complexity.
We certainly will continue to use standard practices (like RBAC and SSO) to enforce authentication. We will continue to implement standard authorization techniques (like OAUTH and JWT). But we will bring these to bear in the context of that intent layer and its capabilities.
Reliability is another challenge. For example, I recently hit a snag with Google’s Imagen API. Everything was working beautifully, then suddenly, some of the images stopped generating. There were no errors in the client or server logs; however, there were 500 errors in the network. Upon deeper examination, the prompting had morphed (between app context and user content) to include what the Imagen API rules deemed to be dangerous content. This was not obviously flagged prompting. It was fairly pedestrian creative writing, along the lines of “A dark, surreal, and glitchy cyberpunk landscape with menacing figures….” That kind of thing.
These are some of the ways that even simple, direct use of LLM APIs can surprise you. The question I am mulling is, what will be the unexpected outcomes on software writ large?
Dawn of a probabilistic web
Since its inception, the unpredictable, probabilistic nature of the internet came primarily from the humans using it (and background radiation flipping transistors, network failures, geopolitical effects on the ground, and the like). But AI-mediated APIs introduce an intentional, semantically controlled form of probability.
As developers, we will naturally discover the techniques that make consuming AI endpoints more effective. Here I am thinking about practices like structured responses and function calling. But the larger question is, what will the nature of software become?
In a world of binary states, strict protocols, and rigid URIs, if you send a GET request to a specific endpoint, you expect an exact, predictable response. We have spent the last 40 years treating the web like a vast, unimaginably complex state machine.
But as LLM-mediated APIs permeate our architecture with stochastics, the very fabric of the internet begins to change. By injecting AI into the routing and discovery layers, we are introducing a massive dose of probability into the foundation of our networks. When a request is no longer a hard-coded URI call but a natural language intent parsed by an LLM, the connection between node A and node B ceases to be a rigid wire. It becomes a weighted probability.
In essence, we are remaking the internet to mirror the architecture of the AI models we are deploying. Just as a neural network relies on the probabilistic firing of synapses rather than deterministic if/then statements, the next iteration of the web will rely on fluid, semantic discovery. Services won’t just “link” to each other; they will gravitate toward one another based on the conceptual proximity of their capabilities within a shared latent space.
This alters the character of software engineering. We lose (the illusion) of being entirely in control. Its strange paradox is that engineering using explicitly probabilistic components may make for a more resilient system. There is a longstanding debate about the best metaphor for software development. For the longest time, the construction of a building always seemed to be an apt analogy, or perhaps the mechanics of a vehicle. But these days, the gardening or cultivation metaphor is looking ever more relevant.
Despite the challenges posed by inserting AI in the stack, we are finally circling back to the original promise of the early 2000s. This time, fingers crossed, we are equipped with the right tools for the job.
We tried to build autonomous service discovery using rigid logic and deterministic XML, and it collapsed under its own weight. Now, we are building it with neural networks that understand the “intent” behind the integration. We are still building middleware, but instead of an enterprise service bus, we are building an enterprise reasoning bus.
The era of manually hard-coding every integration between every microservice may be coming to a close.
A MEO desenvolve e disponibiliza APIs standard de rede móvel 5G para autenticação aplicacional, prevenção de fraude e proteção de transações críticas. Esta aposta conta com a parceria da Nokia, Infobip e Aduna.
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